EEGを利用したブレインコンピュータインタフェースのためのデータクレンジング(一般セッション(1), 文字認識・文書理解)
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概要
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近年,脳の活動に伴い発せられる脳波(EEG)を読み取り,意思を外部に出力するブレインコンピュータインタフェース(BCI)の研究が行われ,全身麻痺患者のコミュニケーションを支援することが期待されている.本稿では,計測されたEEGから計算されたデータに特徴選択を施すことにより汎化性能の高い識別器を構成する手法について検討する.特徴選択により,EEGデータ中の不要な情報や冗長な情報を除去することで,識別器の汎化性能が向上すると期待できる.特徴選択の具体的な方法としては,EEGデータから計算した特徴量を一つずつ減少させて交差確認法で評価する手法を採用した.これを,優れたパターン認識の手法であるサポートベクターマシンの入力とすることで,汎化性能の高いBCIを構築することができた.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2006-02-17
著者
-
ベルトース リュック
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所つくば中央第二
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
田中 謙次
(株)リコー研究開発本部
-
河辺 徹
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
田中 謙次
筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
メイヤー フレデリッヒ
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
河辺 徹
筑波大学システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
産業技術総合研究所脳神経情報研究部門|筑波大学大学院システム情報工学研究科
-
栗田 多喜夫
筑波大学大学院システム情報工学研究科:産業技術総合研究所脳神経情報研究部門
-
河辺 徹
筑波大学
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